Browsing by Subject "Series de tiempo"

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    Detección de un punto de cambio en la media de un modelo de serie de tiempo
    (Pontificia Universidad Javeriana de Cali, 2020) Varela, María Valentina
    Analizando el Indicador Mensual de Actividad Económica implementado por la Pontificia Universidad Javeriana de Cali, se observa que es factible utilizar el análisis de series de tiempo. Por lo tanto, el objetivo general de este proyecto aplicado es: estudiar y comprender las series de tiempo haciendo una aplicación en los datos anuales del crecimiento del Producto Interno Bruto a través de la detección de la existencia o no de cambios en los medios del proceso , implementando modelos de ajuste, y así aplicando el modelo apropiado en el despacho de cemento por medio de los datos históricos brindados por la universidad.
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    Modelo estadístico para medir el impacto económico del covid-19 a través del índice COLCAP
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Bravo Aponte, Paula Andrea; Cardona González, María Camila; Hernández Giraldo, Carlos Andrés; Martínez Herrera, María José; García Arboleda, Isabel Cristina
    La situación de confinamiento ocasionada por la llegada del virus SARS-COV-2, generó un impacto en el sector financiero, en especial en la Bolsa de Valores de Colombia (BVC), donde para muchas empresas se tomó como una oportunidad de crecimiento y para otras fue la causa de grandes pérdidas económicas. El presente proyecto pretende diseñar un modelo estadístico, que integre el confinamiento ocasionado por la aparición del virus, con el impacto que se produce en la Bolsa de Valores de Colombia (BVC), a través de la evaluación del índice COLCAP. El objetivo es realizar un análisis desde el ámbito financiero para diseñar un modelo estadístico, que permita que las empresas tengan una base de conocimiento cuando se presenten situaciones similares al confinamiento. Para este proyecto inicialmente se realizó la contextualización y justificación del proyecto, definiendo la situación presentada a nivel nacional, además de los grupos de interés en el proyecto y sus requerimientos. Posteriormente, se realizó la recolección de datos de un periodo de dos años, para definir las variables que influyen en el índice COLCAP y para realizar un estudio pre-confinamiento, confinamiento y post-confinamiento. Después del estudio se eligió el modelo de serie de tiempo (ARIMA) dado que es el que mejor se adecúa a la situación comprendida. Finalmente, debido a que la intención del proyecto no es solo medir el impacto económico, sino también ser aplicable y adaptable en las situaciones similares, se ajustó el modelo al índice IMAE.